基于SEER数据库子宫颈癌发病率的分析及预后预测模型的构建.pdf
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1、实用妇产科杂志2 0 2 3年9 月第39 卷第9 期Journal of Practical Obstetrics and Gynecology2023Sept.Vol.39,No.9686文章编号:10 0 3-6 9 46(2 0 2 3)0 9-0 6 8 6-0 6基于 SEER类数据库子宫颈癌发病率的分析及预后预测模型的构建肖宁,杨立,韩宁,刘月华,任琛琛(郑州大学第三附属医院妇科郑州市宫颈疾病重点实验室国家妇产疾病临床医学研究中心河南省分中心,河南郑州450 0 52)【摘要】目的:探讨子宫颈癌发病率变化和预后影响因素,构建用于预测患者预后的列线图。方法:收集并整理SEER数据库
2、2 0 0 0 2 0 18 年子宫颈癌数据。评估子宫颈癌的发病率变化;采用Kap-lan-Meier法计算患者总体生存率(OS);使用单因素和多因素Cox回归筛选预后影响因素。构建预测模型并使用列线图可视化,使用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析评估其预测效能。结果:子宫颈癌发病率总体呈下降趋势,中青年和黑种人发病率最高,亚洲和太平洋岛国人发病率逐渐下降。本研究共纳入2 0 19 4例子宫颈癌患者,其1年、3年、5年和10 年0 S分别为90.1%、7 5.5%、6 9.4%和6 1.9%。单因素和多因素Cox回归分析结果提示年龄、婚姻状态、种族、肿瘤最大径、病理分级、病理
3、类型、FIGO分期和区域淋巴结转移情况是患者预后的影响因素(P0.05)。自身验证和内部验证结果显示,构建的列线图具有良好的预测准确性和临床适用性。结论:子宫颈癌发病率总体呈下降趋势,基于独立影响因素构建的列线图可在治疗前良好地预测患者预后。【关键词】子宫颈癌;发病率;生存分析;预后;列线图中图分类号:R737.33Analysis of Cervical Cancer Incidence and Construction of Prognostic Predic-tion Model Based on the SEER DatabaseXIAO Ning,YANG Li,HAN Ning,e
4、t al(Department of Gynecology,The Third Affiliated Hospital of Zhengzhou University,Zhengzhou Key Laboratory ofCervical Diseases,Henan branch Center of National Clinical Medical Research Center of Obstetrics and Gynecol-ogy,Zhengzhou Henan 450052,China)Corresponding author:REN ChenchenAbstract Objec
5、tive:To study the changes in incidence rate and prognostic factors of cervical cancer,and toconstruct a nomogram to predict the prognosis of patients with cervical cancer.Methods:Collect the data of pa-tients with cervical cancer from 2000 to 2018 in SEER database.Evaluate the change of incidence ra
6、te of cervicalcancer.Use Kaplan-Meier method to calculate overall survival rate(Os)of patients with cervical cancer,and useunivariate and multivariate Cox regression analysis to screen the prognostic factors.Construct a prediction modeland visualize it using the nomogram,and the predictive efficienc
7、y of the model was evaluated by ROC curves,cal-ibration curves and DCA curves.Results:The overall incidence rate of cervical cancer showed a downwardtrend,with the highest incidence among young,middle-aged,and black people,and a gradual decline among Asi-ans and Pacific islanders.A total of 20194 pa
8、tients with cervical cancer were included in this study,and the 1-,3-,5-and 10-year OS of 90.1%,75.5%,69.4%and 61.9%,respectively.The results of univariate and mult-ivariate Cox regression analysis showed that age,marital status,race,maximum tumor size,pathological grade,pathological type,FIGO stage
9、 and regional lymph node metastasis were influencing factors for patient prognosis(P0.7,则表示准确度良好)。每次抽样1000例,进行30 0 0 次Bootstrap自由抽样的验证方法,绘制校准曲线,用于评价预测结局与实际结局的一致1A 687:性。决策曲线分析(DCA)用于评价预测模型的临床适用性。1.3发病率分析从SEER数据库“发病率”模块获取2 0 0 0 2 0 18 年子宫颈癌患者年龄调整发病率、不同年龄段发病率和不同族裔发病率。年龄调整发病率根据2 0 0 0 年美国标准人口计算。使用R软件(
10、4.0.2 版本,https:/www.r-project.org)绘制年发病率变化拟合曲线图。1.4统计学方法本研究使用R软件进行统计学分析,所用编程包有 ggplot2,caret,survival,survminer,ta-bleone,rms,timeROC,pec和foreign等。将连续型变量转化为分类变量,使用频数(百分比)表示,采用卡方检验分析组间差异。采用Kaplan-Meier法计算1年、3年、5年、10 年0 S。采用单因素Cox回归筛选预后影响因素(P0.05),使用多因素Cox回归进一步筛选独立影响因素(P0.05)。所有检验水准设置为=0.05,P0.05 为差异有
11、统计学意义。2结果2.1纳入研究人群的基本特征初始纳入6 6 8 7 2 例子宫颈癌患者,根据排除标准剔除46 6 7 8 例,最终纳入2 0 19 4例。结果显示子宫颈癌主要发生在中青年女性(0 19 岁女性占比0.1%,2 0 39 岁女性占比28.0%,40 59 岁女性占比49.0%,6 0 7 9 岁女性占比2 0.0%,8 0 岁女性以上占比2.9%),多数患者的肿瘤最大径4 cm(2 cm 占比2 9.4%,2 cm且0.05)。使用训练集进行单因素Cox回归分析,结果显示年龄、婚姻状态、种族、肿瘤最大径、病理分级、病理类型、FIGO分期(2 0 0 9 年版)和区域淋巴转移情况
12、均为0 S影响因素(P0.05);多因素 Cox回归分析结果也显示上述因素均为OS 的独立影响因素。其中,已婚或未婚但有性伴侣、亚洲和太平洋岛国人为患者OS的保护因素,而确诊年龄越大、肿瘤最大径增大、病理分级增加、鳞癌和腺癌以外的其他病理类型、FICO 分期增加和存在区域淋巴结转移为患者OS的危险因素,见表1。单因素 Cox分析HR(95%CI)年龄019岁2039岁4059岁6079岁80岁及以上婚姻状态单身、离异或丧偶已婚或未婚但有性伴侣族商白种人黑种人亚洲和太平洋岛国人美国印第安人和阿拉斯加土著人肿瘤最大径 0.8,说明该预测模型具有良好的准确度,见图3A和3B;校准曲线显示预测结果均匀
13、、紧密地分布在理想线(虚线)周围,提示预测结果和实际结局具有良好的一致性,见图3C和3D;DCA结果显示使用本预测模型后患者可获得良好的净收益,见图3E和3F。表1训练集单因素和多因素Cox回归分析Tab 1Univariate and multivariate Cox regression analysis of training dataset1.000(参考)0.538(0.201 1.436)0.798(0.299 2.128)1.439(0.539 3.841)3.375(1.259 9.050)1.000(参考)0.647(0.609 0.686)1.000(参考)1.508(1.
14、391 1.634)0.954(0.859 1.059)1.239(0.932 1.647)1.000(参考)2.556(2.2762.870)6.493(5.872 7.180)1.000(参考)2.061(1.819 2.336)3.293(2.914 3.723)4.360(3.645 5.215)1.000(参考)0.680(0.629 0.734)1.632(1.087 1.304)1.000(参考)2.832(1.484 1.842)5.333(2.621 3.060)9.153(4.887 5.820)10.110(7.758 10.800)1.000(参考)2.647(2.49
15、3 2.810)多因素 Cox分析PHR(95%CI)一1.000(参考)0.2160.924(0.345 2.473)0.6521.064(0.398 2.842)0.4671.656(0.620 4.425)0.0163.532(1.316 9.484)1.000(参考)0.0010.817(0.768 0.869)1.000(参考)0.0011.317(1.214 1.429)0.3790.884(0.795 0.982)0.1411.070(0.804 1.424)1.000(参考)0.0011.770(1.571 1.994)0.0012.883(2.574 3.228)1.000(
16、参考)0.0011.277(1.123 1.453)0.0011.581(1.391 1.798)0.0011.768(1.472 2.124)一1.000(参考)0.0011.092(1.007 1.183)0.0011.203(1.095 1.321)一1.000(参考)0.0011.582(1.453 1.722)0.0012.688(2.437 2.964)0.0013.851(3.240 4.577)0.0014.821(4.375 5.312)一1.000(参考)0.0011.325(1.2381.417)P0.8750.9020.3150.0120.0010.0010.0210.
17、6420.0010.0010.0010.0010.0010.0330.001一0.0010.0010.0010.001一0.001实用妇产科杂志2 0 2 3年9 月第39 卷第9 期10评价分值(分)019岁年龄2039岁40 59 岁单身、离异或丧偶婚姻状态已婚或未婚但有性伴侣白种人族裔亚洲人和太平洋美国印第安人和岛国人阿拉斯加土著人肿瘤最大径2cm病理分级【级:良好分化腺瘤病理类型鳞癌FIGO分期1期区域淋巴结状态无转移总得分(分)01年0 S3年0 S5年0 S10年0 S3A1.00.80.60.40.2-0.00.00.2 0.40.60.81.01-特异度3D1.0-预测曲线:1
18、年OS预测曲线:3年OS预测曲线:5年OS0.8一预测曲线:10 年0 S0.40.20.00.00.20.40.60.81.0预测OS3A和3B:ROC曲线(训练集和验证集);3C和3D:校准曲线(训练集和验证集);3E和3F:DCA曲线(训练集和验证集)Fig 3Validation of prediction model for OS of patients with cervical cancerJournal of Practical Obstetrics and Gynecology 2023 Sept.Vol.39,No.9806079岁80岁及以上黑种人24cmI级:中等分化I
19、V级:未分化级:不良分化其他类型期有转移501000.90.8 0.70.60.5 0.4 0.30.90.80.90.80.70.60.50.4 0.3.0.2图2预测子宫颈癌患者OS的列线图Fig 2 A nomogram for predicting the OS of patients with cervical cancer3B1.00.80.6训练集T0.41年OS:AUC=0.86350.23年OS:AUC=0.83165年0 S:AUC=0.818810年0 S:AUC=0.8052IP验证集益0.15$0.100.050.00-0.050.0图3子宫颈癌患者OS预测模型的验证
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